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請問（決策樹、Random Forest、Boosting、Adaboot）GBDT和XGBoost的區(qū)別是什么？

來源：千鋒教育
發(fā)布人：wjy
時(shí)間： 2022-09-21 14:58:42 1663743522

　　集成學(xué)習(xí)的集成對象是學(xué)習(xí)器。

　　Bagging和Boosting屬于集成學(xué)習(xí)的兩類方法。

　　Bagging方法有放回地采樣同數(shù)量樣本訓(xùn)練每個(gè)學(xué)習(xí)器，然后再一起集成(簡單投票);

　　Boosting方法使用全部樣本(可調(diào)權(quán)重)依次訓(xùn)練每個(gè)學(xué)習(xí)器, 迭代集成(平滑加權(quán))。

　　決策樹屬于最常用的學(xué)習(xí)器，其學(xué)習(xí)過程是從根建立樹, 也就是如何決策葉子節(jié)點(diǎn)分裂。

　　ID3/C4.5決策樹用信息熵計(jì)算最優(yōu)分裂，CART決策樹用基尼指數(shù)計(jì)算最優(yōu)分裂，xgboost決策樹使用二階泰勒展開系數(shù)計(jì)算最優(yōu)分裂。

GBDT和XGBoost的區(qū)別是什么

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